本地匯入Mnist的資料集的方法

2021-08-28 23:25:49 字數 2172 閱讀 2197

#載入mnist資料集


from keras.datasets import mnist


import gzip


import os


import numpy


local_file = "f:\python\deeplearning"


#(train_images, train_labels),(test_images, test_labels) = mnist.load_data()


train_images = 'train-images-idx3-ubyte.gz'  #訓練集影象的檔名


train_labels = 'train-labels-idx1-ubyte.gz'  #訓練集label的檔名


test_images = 't10k-images-idx3-ubyte.gz'    #測試集影象的檔名


test_labels = 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'    #測試集label的檔名


#主要是下面的兩個函式實現的：


def extract_images(filename):


def extract_labels(filename, one_hot=false):


train_images = extract_images(os.path.join(local_file,train_images))


train_labels = extract_labels(os.path.join(local_file,train_labels))


test_images = extract_images(os.path.join(local_file,test_images))


test_labels = extract_labels(os.path.join(local_file,test_labels))


#網路架構


'''神經網路的核心元件是layer，它是一種資料處理模組，可以看成是資料過濾器。


'''from keras import models


from keras import layers


network = models.sequential()


network.add(layers.dense(512, activation='relu',input_shape=(28*28,)))


network.add(layers.dense(10, activation='softmax'))


#編譯步驟


'''要想訓練網路，需要選擇變異步驟的三個引數：


（1）損失函式(loss)：衡量網路在訓練資料集上的效能；


（2）優化器（optimizer）:基於訓練資料和損失函式更新網路的機制；


（3）訓練和測試中的監控指標（metric）:如精度


'''network.compile(optimizer='rmsprop',


loss='categorical_crossentropy',


metrics=['accuracy'])


#資料預處理


train_images = train_images.reshape((60000, 28*28))


train_images = train_images.astype('float32')/255


test_images = test_images.reshape((10000, 28*28))


test_images = test_images.astype('float32')/255


#準備標籤


from keras.utils import to_categorical


train_labels = to_categorical(train_labels)


test_labels = to_categorical(test_labels)


#訓練網路


network.fit(train_images, train_labels, epochs = 5, batch_size = 256)


#效能評估


train_loss, train_acc = network.evaluate(test_images, test_labels)


print('test_acc:', train_acc)


print('test_error:', train_loss)

Keras匯入Mnist資料集出錯解決方案

exception url fetch failure on none winerror 10060 由於連線方在一段時間後沒有正確答覆或連線的主機沒有反應，連線嘗試失敗。def load data loads the mnist dataset.arguments path path where ...

消除匯入MNIST資料集發出的警告資訊

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